Towards emotionally aligned social robots for dementia: perspectives of care partners and persons with dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Persons living with dementia and their care partners place a high value on aging in place and maintaining independence. Socially assistive robots - embodied characters or pets that provide companionship and aid through social interaction - are a promising tool to support these goals. There is a growing commercial market for these devices, with functions including medication reminders, conversation, pet-like behaviours, and even the collection of health data. While potential users generally report positive feelings towards social robots, persons with dementia have been under-included in design and development, leading to a disconnect between robot functions and the real-world needs and desires of end-users. Furthermore, a key element of social and emotional connectedness in human relationships is emotional alignment - a state where all partners have congruent emotional understandings of a situation. Strong emotional alignment between users and robots will be necessary for social robots to provide meaningful companionship, but a computational model of how to achieve this has been absent from the field. To this end, we propose and test Affect Control Theory (ACT) as a framework to improve emotional alignment between older adults and social robotics. METHOD: Using a Canadian online survey, we introduced respondents to three exemplar social robots with older adult-specific functionalities and evaluated their responses around features, emotions, and ethics using standardized and novel measures (n=171 older adults, n=28 care partners, and n=7 persons living with dementia). RESULT: Overall, participants responded positively to the robots. High priority uses included companionship, interaction, and safety. Reasoning around robot use was pragmatic; curiosity and entertainment were motivators to use, while a perceived lack of need and the mechanical appearance of the robots were detractors. Realistic, cute, and cuddly robots were preferred while artificial-looking, creepy, and toy-like robots were disliked. Most importantly, our evidence supported ACT as a viable model of human-robot emotional alignment. CONCLUSION: This work supports the development of emotionally sophisticated, evidence-based, and user-centered social robotics with older adult- and dementia-specific functionality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».